1. Optimización evolutiva de bots para el juego Planet Wars
A. Fernández-Ares, A.M. Mora, J.J. Merelo,
P. García-Sánchez, y C.M. Fernandes
viernes 10 de febrero de 2012
2. Índice
Introducción
Descripción del problema
Baseline: GoogleBot
Primera aproximación: AresBot
Segunda aproximación: GeneBot
Conclusiones
viernes 10 de febrero de 2012
3. Introducción
Google AI Challenge
Planet Wars
viernes 10 de febrero de 2012
5. Descripción del problema
Estado Acciones
Bot
actual a realizar
Restricciones
RTS->Juego basado en turnos. 1 turno = 1 sec
No se puede usar memoria para guardar estado del juego
Estado actual: planetas y flotas
Acciones: un archivo de texto con acciones leído por el
juego
viernes 10 de febrero de 2012
6. Baseline: GoogleBot
Incluido en el kit como base de comparación
Cómo funciona:
Busca el planeta que contiene más naves (base)
El planeta objetivo se calcula usando la relación entre la
tasa de crecimiento y el número de naves
Espera hasta que la flota llegue al planeta
viernes 10 de febrero de 2012
7. Primera versión: AresBot
En cada turno:
Selecciona la base de acuerdo a una puntuación (el
resto se denominan colonias)
Seleccionar un planeta objetivo a atacar
Por cada colonia:
Reforzar la base (tithe) ó
Ayudar al ataque
viernes 10 de febrero de 2012
8. Parámetros de AresBot
titheperc y titheprob: porcentaje de naves que el bot envía
a la base/probabilidad de que ocurra.
ωNS−DIS y ωGR: pesos del número de naves y distancia y
tasa de crecimiento (usada en la función de puntuación
para planeta objetivo)
poolperc y supportperc: porcentaje de naves que el bot
envía desde la base o colonias al planeta objetivo.
supportprob: probabilidad de enviar naves extra desde las
colonias al planeta objetivo
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9. Operation GeneBot
Usando técnicas intergalácticas (un GA) se mejora a
AresBot para crear al poderoso GeneBot.
Gen: array de parámetros
2-Tournament
BLX-alpha crossover
Re-evaluación
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10. Función Fitness
Cada individuo se enfrenta a GoogleBot en 5 mapas
distintos
Un individuo es mejor que otro si:
Gana en más mapas
Necesita menos turnos, en caso de empate
viernes 10 de febrero de 2012
11. Experimentos
Población de 200 individuos, 100 generaciones
40 segundos para evaluar cada uno, por lo que cada
ejecución dura dos días. ->(sí, paralelismo en el
futuro...)
Se obtuvieron 15 bots distintos
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12. Resultados
titheperc titheprob ωNS−DIS ωGR poolperc supportperc supportprob
AresBot 0,1 0,5 1 1 0,25 0,5 0,9
GeneBot 0,0179 0,00823 0,50954 0,23273 0,73321 0,58946 0,97405
Media 0,17386 0,09702 0,47252 0,36409 0,65732 0,59987 0,59987
viernes 10 de febrero de 2012
18. Conclusiones y
Trabajo futuro
El primer GeneBot terminó en la posición 1454 en la competición (36%),
pero sólo se ejecutó una vez para conseguirlo. 1000 posiciones mejor que
AresBot
El fitness define bien al individuo
Más cosas que hacer:
Paralelismo (obviamente)
Multi-objetivo
Co-evolución
Programación genética
Parar cuando el bot tenga conciencia propia, claro.
viernes 10 de febrero de 2012
19. ¡Gracias!
(y preguntas, me temo)
viernes 10 de febrero de 2012
